Dal Data and AI Systems Laboratory (DASLab) dell'Università di Harvard, il ricercatore greco Stratos Idreos guida una trasformazione nel modo di affrontare l'intelligenza artificiale, puntando su una visione sistemica e accademica. In un settore tecnologico caratterizzato dalla pressione degli investimenti e dalla rapida espansione dell'infrastruttura di IA, Idreos sostiene la necessità di ripensare i sistemi che sostengono questa tecnologia per renderla realmente accessibile a persone e aziende. Secondo Idreos, la chiave è sviluppare sistemi specificamente progettati per l'IA, in grado di eliminare la complessità che oggi ne ostacola l'adozione. Ricorda che, storicamente, i grandi progressi tecnologici sono emersi semplificando problemi complessi, come è avvenuto con i sistemi operativi, i database o il cloud computing. Attualmente, l'IA implica una enorme complessità: modelli, dati, persone e molteplici componenti in movimento. Tuttavia, i modelli attuali non sono sufficienti per risolvere problemi reali su larga scala, poiché richiedono un'infrastruttura complessa e costosa, inaccessibile per la maggior parte. Il DASLab lavora su sistemi che consentano di creare modelli personalizzati di IA in modo rapido e semplice, democratizzando il loro utilizzo come è avvenuto con il linguaggio SQL nei database. L'obiettivo è che chiunque possa costruire soluzioni di IA senza essere ingegnere né preoccuparsi della gestione di dati o modelli, eliminando barriere tecniche e accelerando l'innovazione. Idreos punta su sistemi autodisegnati, in grado di adattarsi automaticamente al contesto, ai dati e alle esigenze dell'utente, generando algoritmi e modelli ottimizzati per ogni caso. Queste soluzioni, già testate in IA per immagini e grandi modelli di linguaggio, promettono di essere fino a mille volte più veloci dei sistemi attuali e permetterebbero a aziende e privati di risolvere problemi specifici in modo efficiente. Per scalare questo approccio, Idreos e il suo team hanno creato una startup che dimostra il potenziale dell'intelligenza personalizzata in casi d'uso concreti. Ritiene che, sebbene l'infrastruttura tecnologica continuerà a crescere, il vero progresso sarà rendere l'IA accessibile e utile per tutti, evitando la dipendenza da grandi corporazioni e promuovendo l'indipendenza degli utenti. Riguardo alla gestione dei dati, Idreos difende l'importanza che ogni persona o ente possa creare e controllare i propri modelli con dati privati, senza dipendere da piattaforme centralizzate. Questo permetterebbe di affrontare problemi locali o specifici, come le malattie rare, con modelli addestrati anche su dispositivi personali, purché ci siano gli strumenti adeguati. In merito alla sovranità dei dati, riconosce la preoccupazione europea per proteggere la proprietà intellettuale e la privacy, ma sottolinea anche il valore della condivisione dei dati per generare benefici collettivi, specialmente in settori come la salute. Crede che le decisioni sull'uso e la protezione dei dati debbano essere prese da chi comprende profondamente la società, non solo da tecnologi. Idreos esplora anche alternative al formato JPEG, proponendo sistemi autodisegnati che ottimizzino lo stoccaggio e l'elaborazione delle immagini in base al caso d'uso, raggiungendo soluzioni fino a dieci volte più veloci nelle applicazioni di IA. Infine, avverte sulle sfide dell'hardware e sulla necessità di ripensare la produzione e il design di attrezzature per l'IA, un ambito in cui l'intervento pubblico potrebbe essere fondamentale per promuovere innovazioni dirompenti che il mercato privato non può affrontare da solo.